cobweb-launcher 1.2.5

spider_hole

cobweb

cobweb是一个基于python的分布式爬虫调度框架，目前支持分布式爬虫，单机爬虫，支持自定义数据库，支持自定义数据存储，支持自定义数据处理等操作。

cobweb主要由3个模块和一个配置文件组成：Launcher启动器、Crawler采集器、Pipeline存储和setting配置文件。

1. Launcher启动器：用于启动爬虫任务，控制爬虫任务的执行流程，以及数据存储和数据处理。 框架提供两种启动器模式：LauncherAir、LauncherPro，分别对应单机爬虫模式和分布式调度模式。
2. Crawler采集器：用于控制采集流程、数据下载和数据处理。 框架提供了基础的采集器，用于控制采集流程、数据下载和数据处理，用户也可在创建任务时自定义请求、下载和解析方法，具体看使用方法介绍。
3. Pipeline存储：用于存储采集到的数据，支持自定义数据存储和数据处理。框架提供了Console和Loghub两种存储方式，用户也可继承Pipeline抽象类自定义存储方式。
4. setting配置文件：用于配置采集器、存储器、队列长度、采集线程数等参数，框架提供了默认配置，用户也可自定义配置。

安装

pip3 install --upgrade cobweb-launcher

使用方法介绍

1. 任务创建

• LauncherAir任务创建

from cobweb import LauncherAir

# 创建启动器
app = LauncherAir(task="test", project="test")

# 设置采集种子
app.SEEDS = [{
    "url": "https://www.baidu.com"
}]
...
# 启动任务
app.start()

• LauncherPro任务创建
  LauncherPro依赖redis实现分布式调度，使用LauncherPro启动器需要完成环境变量的配置或自定义setting文件中的redis配置，如何配置查看2. 自定义配置文件参数

from cobweb import LauncherPro

# 创建启动器
app = LauncherPro(
    task="test",
    project="test"
)
...
# 启动任务
app.start()

2. 自定义配置文件参数

• 通过自定义setting文件，配置文件导入字符串方式

默认配置文件：import cobweb.setting
不推荐！！！目前有bug，随缘使用... 例如：同级目录下自定义创建了setting.py文件。

from cobweb import LauncherAir

app = LauncherAir(
    task="test", 
    project="test",
    setting="import setting"
)

...

app.start()

• 自定义修改setting中对象值

from cobweb import LauncherPro

# 创建启动器
app = LauncherPro(
    task="test",
    project="test",
    REDIS_CONFIG = {
        "host": ...,
        "password":...,
        "port": ...,
        "db": ...
    }
)
...
# 启动任务
app.start()

3. 自定义请求

@app.request使用装饰器封装自定义请求方法，作用于发生请求前的操作，返回Request对象或继承于BaseItem对象，用于控制请求参数。

from typing import Union
from cobweb import LauncherAir
from cobweb.base import Seed, Request, BaseItem

app = LauncherAir(
    task="test", 
    project="test"
)

...

@app.request
def request(seed: Seed) -> Union[Request, BaseItem]:
    # 可自定义headers，代理，构造请求参数等操作
    proxies = {"http": ..., "https": ...}
    yield Request(seed.url, seed, ..., proxies=proxies, timeout=15)
    # yield xxxItem(seed, ...) # 跳过请求和解析直接进入数据存储流程
    
...

app.start()

默认请求方法
def request(seed: Seed) -> Union[Request, BaseItem]:
    yield Request(seed.url, seed, timeout=5)

4. 自定义下载

@app.download使用装饰器封装自定义下载方法，作用于发生请求时的操作，返回Response对象或继承于BaseItem对象，用于控制请求参数。

from typing import Union
from cobweb import LauncherAir
from cobweb.base import Request, Response, BaseItem

app = LauncherAir(
    task="test", 
    project="test"
)

...

@app.download
def download(item: Request) -> Union[BaseItem, Response]:
    ...
    response = ...
    ...
    yield Response(item.seed, response, ...) # 返回Response对象，进行解析
    # yield xxxItem(seed, ...) # 跳过请求和解析直接进入数据存储流程
    
...

app.start()

默认下载方法
def download(item: Request) -> Union[Seed, BaseItem, Response, str]:
    response = item.download()
    yield Response(item.seed, response, **item.to_dict)

5. 自定义解析

自定义解析需要由一个存储数据类和解析方法组成。存储数据类继承于BaseItem的对象，规定存储表名及字段， 解析方法返回继承于BaseItem的对象，yield返回进行控制数据存储流程。

from typing import Union
from cobweb import LauncherAir
from cobweb.base import Seed, Response, BaseItem

class TestItem(BaseItem):
    __TABLE__ = "test_data" # 表名
    __FIELDS__ = "field1, field2, field3" # 字段名

app = LauncherAir(
    task="test", 
    project="test"
)

...

@app.parse
def parse(item: Response) -> Union[Seed, BaseItem]:
    ...
    yield TestItem(item.seed, field1=..., field2=..., field3=...)
    # yield Seed(...) # 构造新种子推送至消费队列
    
...

app.start()

默认解析方法
def parse(item: Request) -> Union[Seed, BaseItem]:
    upload_item = item.to_dict
    upload_item["text"] = item.response.text
    yield ConsoleItem(item.seed, data=json.dumps(upload_item, ensure_ascii=False))

need deal

• 队列优化完善，使用queue的机制wait()同步各模块执行？
• 日志功能完善，单机模式调度和保存数据写入文件，结构化输出各任务日志
• 去重过滤（布隆过滤器等）
• 单机防丢失
• excel、mysql、redis数据完善

未更新流程图！！！